共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置.目前存在着大量的人脸检测算法,其中Adaboost算法是比较实用的人脸检测算法.Adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量的样本集中,提取样本的矩形特征进行训练,生成多个弱分类器,然后合并多个弱分类器形成一个... 相似文献
2.
随着计算机科学的发展,人脸识别研究受到越来越多的重视。而作为人脸识别的一个重要步骤的人脸检测直接影响到识别的速度和精度。深入分析了基于扩展的Haar-Like特征和Adaboost算法构造的分类器的人脸检测算法。实验证明,以这种算法设计的检测器的准确度高,实时性好。 相似文献
3.
人脸检测是人脸研究中的重要部分,Adaboost算法检测速度虽快,但错检率和重复检测率仍比较高。本文提出了一种Adaboost算法与神经网络相结合来进行人脸检测的方法,并通过实验表明该方法在原有Adaboost算法的基础上,降低了错检和重复检测率,提高了正负样本判断正确的概率。 相似文献
4.
针对实时视频中的多姿态人脸检测问题,应用扩展的类Haar特征,训练能有效检测多种姿态和多种旋转角度人脸的分类器;并使用该分类器实现了一个实时视频的多姿态人脸检测系统.该系统分为训练和检测两个子系统,训练系统应用大量包含正反例子的图片进行训练,得到分类器;检测系统首先使用DiectShow从USB摄像头获取图像,然后读入分类器,对图像进行检测并显示.实验结果表明,该系统能够快速准确地在视频中检测出多种姿态的人脸,有较强的实用价值. 相似文献
5.
6.
利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度 总被引:1,自引:0,他引:1
提出利用SVM分类方法改进Adaboost算法的人脸检测精度。该方法先通过Adaboost算法找出图像中的候选人脸区域,根据训练样本集中的人脸和非人脸样本训练出分类器支持向量机(SVM),然后通过SVM分类器从候选人脸区域中最终确定人脸区域。实验结果证明,SVM分类算法可以提高检测精度,使检测算法具有更好的检测效果。 相似文献
7.
8.
基于肤色和Adaboost算法的人脸检测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
人脸检测是计算机视觉和人工智能领域中的一项富有挑战性的工作,在虚拟现实、人机交互等很多领域都有广泛的应用.研究了基于Adaboost的人脸检测,并提出了肤色与Adaboost算法相结合的人脸检测方法.对输入的彩色图像进行从RGB空间到YCrCb空间的转换,再结合形态学等方法进行区域肤色分割,排除背景干扰,然后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置.实验表明,该方法有较高的准确性和鲁棒性,可以得到满意的检测效果. 相似文献
9.
眼睛状态是人体疲劳最主要和最明显的特征.本文采用肤色和Adaboost方法相结合来进行人脸检测,并在此基础上结合人脸结构的边缘特征及Adaboost方法对眼睛进行精确定位,运用自适应二值化和数学形态学的方法对检测出的图像进行处理提取眼睛状态特征,结合PERCLOS规则及点头率来进行疲劳状态的判定,实验表明,该方法鲁棒性强,速度快,满足人脸疲劳检测的实时性要求. 相似文献
10.
11.
12.
13.
研究了灰度值、中值滤波的图像预处理方法和Haar特征提取思想计算多尺度下相同特征.本文基于Adaboost算法针对同一个训练集训练不同的分类器,并将弱分类器进行集合,构成一个更强的最终分类器,实现了脸谱识别系统.通过验证脸谱识别系统,实现了对视频流中脸谱的准确定位,达到了无拖影、噪声少及识别准确的预期. 相似文献
14.
在传统的Adaboost分类器算法中,采用色彩直方图或空间直方图作为提取特征,但这并不能充分描述图像目标的特征,导致了目标检测和跟踪出现偏差。提出了一种基于边缘方向直方图的Adaboost人脸检测算法,使用空间分布和纹理信息作为提取特征。实验结果表明,该方法与传统Adaboost方法相比,准确率明显提高,而速度相当。 相似文献
15.
一个基于Adaboost的快速人脸检测系统的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸检测技术作为计算机视觉和模式识别领域中的一个重要课题,具有很高的学术研究价值和商业应用价值。本文使用Adaboost算法训练了一个分类器,并且实现了一个快速人脸检测系统。从一个特征库中选择少量关键的类Haar特征产生一个高效的强分类器,再使用cascade方法将强分类器构成一个更为复杂的级联分类器。采用放大检测窗口的方法获得图像的待检测子窗口,比传统的金字塔法减少了很多计算量。实验证明该系统能够快速准确地在一幅图片中检测出人脸。 相似文献
16.
基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测 总被引:36,自引:4,他引:32
提出了一种基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测方法.人脸按其三维姿态被划分成若干个视点子类,针对每个子类使用Haar型特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出基于视图的瀑布型人脸检测器.为了提高检测速度,使用了多分辨率搜索和姿态预估计策略.对于正面人脸检测,在CMU+MIT的正面人脸测试集合上检测的正确率为94.5%,误报57个;对于多视角人脸检测,在CMU侧面人脸测试集合上检测的正确率为89.8%,误报221个.在一台Pentium Ⅳ 2.4GHz的PC上,处理一幅大小为320×240的图片平均需80ms.实验结果表明该方法十分有效,具有明显的应用价值. 相似文献
17.
18.
Adaboost算法在光照不均、背景复杂的条件下进行人脸检测时误检率较高。为解决该问题,提出一种基于Adaboost算法与Clifford代数矢量积性质的人脸检测方法。利用Adaboost算法初步定位人脸可能存在的区域,对该区域进行基于知识的校验,如果校验失败,根据Clifford矢量积性质,寻找与待验证区域相似度较高的人脸,当相似度大于阈值时,判断其为人脸。实验结果表明,与Viola-Jones方法相比,该方法在保持较高检测率的同时,降低了误检率,且鲁棒性较好。 相似文献